Асташов И.В., 2024.
Проект выполнен в рамках курса «Машинное обучение» магистерской программы НИУ ВШЭ «Машинное обучение и высоконагруженные системы».
Цель: Разработать рекомендательную систему с использованием модели LightFM и алгоритма ALS.
Задачи:
- Загрузить и предобработать данные, включая удаление стоп-слов и лемматизацию текста;
- Обучить модель LightFM с использованием различных признаков, включая текстовые описания, и оценить её качество на тестовой выборке;
- Подобрать оптимальные гиперпараметры модели LightFM для улучшения ее качества;
- Реализовать и вычислить метрики precision@k, recall@k и NDCG@k для оценки качества модели на тестовой выборке;
- Сравнить результаты модели LightFM с встроенными метриками библиотек;
- Реализовать и и обучить алгоритм ALS для построения рекомендаций и оценить его качество.
- Модель LightFM показала Precision@10 на тестовой выборке примерно 0.0074;
- Модель ALS показала Precision@10 на тестовой выборке примерно 0.0036.
- Модель LightFM имеет более высокую точность предсказания по сравнению с алгоритмом ALS на данном наборе данных;
- Для улучшения качества модели LightFM можно провести более тщательную оптимизацию гиперпараметров и использовать дополнительные признаки.